Diplomado en Diseño de Depots HPC y Gestión de Picos
Sobre nuestro Diplomado en Diseño de Depots HPC y Gestión de Picos
El Diplomado en Diseño de Depots HPC y Gestión de Picos se centra en el diseño y optimización de centros de datos de alto rendimiento (HPC) y la administración eficiente de cargas pico de energía. Aborda la integración de sistemas de enfriamiento avanzados, gestión de energía y infraestructura de red en entornos computacionales exigentes. Se enfoca en la aplicación de metodologías para la eficiencia energética, la escalabilidad y la fiabilidad de los depósitos HPC, cruciales para el procesamiento de grandes volúmenes de datos y aplicaciones intensivas.
El programa proporciona conocimientos prácticos en sistemas de distribución de energía, virtualización y monitorización de rendimiento, enfocándose en el cumplimiento de estándares y buenas prácticas de la industria. Esta formación prepara a roles profesionales como ingenieros de diseño de centros de datos, especialistas en gestión de energía, administradores de sistemas HPC y consultores en infraestructura de TI, fortaleciendo la empleabilidad en sectores como la investigación científica, la inteligencia artificial y la computación en la nube.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): Depots HPC, gestión de picos, centros de datos, eficiencia energética, sistemas de enfriamiento, infraestructura de red, diseño de centros de datos, administración de sistemas.
Diplomado en Diseño de Depots HPC y Gestión de Picos
- Modalidad: Online
- Duración: 8 meses
- Horas: 900 H
- Idioma: ES / EN
- Créditos: 60 ECTS
- Fecha de matrícula: 30-04-2026
- Fecha de inicio: 10-06-2026
- Plazas disponibles: 8
999 $
Competencias y resultados
Qué aprenderás
1. Diseño y Gestión de Depots HPC: Picos de Rendimiento
- Comprender el diseño y la arquitectura de los High Performance Computing (HPC) Depots.
- Optimizar la gestión de recursos en entornos HPC para maximizar el rendimiento.
- Dominar las técnicas para identificar y mitigar los cuellos de botella en los sistemas HPC.
- Implementar estrategias avanzadas de programación y optimización para aplicaciones HPC.
- Analizar y aplicar métricas de rendimiento para evaluar la eficiencia de los Depots HPC.
- Aprender sobre las últimas tendencias en hardware y software para HPC.
- Diseñar sistemas de almacenamiento de alto rendimiento para Depots HPC.
- Gestionar la seguridad y la integridad de los datos en entornos HPC.
- Explorar el uso de herramientas de simulación y modelado para predecir el rendimiento.
- Desarrollar habilidades en la resolución de problemas y la optimización del flujo de trabajo en HPC.
2. Simulación y Gestión de Picos en Diseño de Depósitos HPC
- Dominar el análisis de fenómenos aerodinámicos complejos: acoplos flap–lag–torsion, cruciales para la estabilidad, y whirl flutter, crítico en rotores. Comprender la evaluación de la fatiga estructural.
- Aplicar técnicas de dimensionamiento en compósitos avanzados, incluyendo laminados. Utilizar el Análisis de Elementos Finitos (FE) para el diseño y optimización de uniones y bonded joints, garantizando la integridad estructural.
- Integrar metodologías de damage tolerance, prediciendo el comportamiento ante daños, y emplear Ensayos No Destructivos (NDT) avanzados, como UT (ultrasonido), RT (radiografía) y termografía, para la inspección precisa.
3. Diseño y validación integral orientado al usuario (del modelado a la manufactura)
Aprenderás a integrar todo el proceso de desarrollo de producto desde la concepción del modelo hasta su validación final, aplicando metodologías centradas en el usuario. Desarrollarás competencias en diseño paramétrico, ergonomía, simulación, materiales sostenibles, visualización 3D y gestión de manufactura, garantizando soluciones eficientes, seguras y alineadas con los estándares industriales actuales.
4. Optimización y Gestión de Picos en Diseño de Depósitos HPC
- Profundizar en el análisis de comportamientos complejos, incluyendo acoplos flap–lag–torsion, esenciales para la estabilidad estructural. También aprenderás sobre fenómenos críticos como whirl flutter y la evaluación de la fatiga.
- Adquirir habilidades para el dimensionamiento preciso de laminados utilizando compósitos, y diseñar uniones estructurales efectivas, incluyendo bonded joints, empleando técnicas de Elementos Finitos (FE).
- Dominar la implementación de estrategias avanzadas como damage tolerance y el uso de métodos de ensayos no destructivos (NDT), incluyendo técnicas como UT (ultrasonido), RT (radiografía) y termografía, cruciales para la integridad de los depósitos HPC.
5. Optimización del Rendimiento y Gestión de Picos en Depósitos HPC
- Evaluación exhaustiva de las dinámicas de estructuras complejas, incluyendo el análisis de acoplamientos flap–lag–torsion, cruciales para la estabilidad aerodinámica, la identificación de fenómenos de whirl flutter, y el estudio de la fatiga de materiales bajo cargas cíclicas.
- Aplicación de técnicas avanzadas de dimensionamiento y análisis estructural con elementos finitos (FE), permitiendo la optimización de laminados en compósitos, el diseño de uniones robustas y la evaluación precisa de bonded joints, considerando las propiedades específicas de los materiales y las condiciones de operación.
- Dominio de estrategias avanzadas para la gestión de la integridad estructural, incluyendo la implementación de criterios de damage tolerance para predecir el comportamiento ante daños, y la aplicación de métodos de inspección no destructiva (NDT) como ultrasonido (UT), radiografía (RT) y termografía, para la detección temprana de defectos y la garantía de la seguridad.
6. Diseño y Gestión de Picos en Depósitos HPC: Maximizando el Rendimiento
Aprenderás a integrar todo el proceso de desarrollo de producto desde la concepción del modelo hasta su validación final, aplicando metodologías centradas en el usuario. Desarrollarás competencias en diseño paramétrico, ergonomía, simulación, materiales sostenibles, visualización 3D y gestión de manufactura, garantizando soluciones eficientes, seguras y alineadas con los estándares industriales actuales.
Para quien va dirigido nuestro:
Diplomado en Diseño de Depots HPC y Gestión de Picos
- Ingenieros/as con título en Ingeniería Naval, Ingeniería Mecánica, Ingeniería Eléctrica o campos relacionados con la industria marítima.
- Profesionales que trabajan en astilleros, empresas de diseño naval, oficinas técnicas o empresas de transporte marítimo que deseen profundizar sus conocimientos en el diseño y gestión de depósitos HPC y la gestión de picos de demanda.
- Personal técnico y de gestión de terminales portuarias, empresas logísticas y operadores de transporte marítimo interesados en optimizar la eficiencia y la seguridad en el manejo y almacenamiento de combustibles HPC.
- Expertos/as en modelado y simulación, análisis de riesgos, ingeniería de seguridad o campos similares que busquen aplicar sus habilidades al diseño y gestión de depósitos HPC.
- Responsables de departamentos de mantenimiento y operaciones en empresas relacionadas con el sector naval que deseen mejorar la gestión de los picos de demanda en el suministro de combustibles HPC.
Requisitos recomendados: Conocimientos básicos de termodinámica, fluidodinámica y gestión de proyectos; ES/EN B2.
- Standards-driven curriculum: trabajarás con CS-27/CS-29, DO-160, DO-178C/DO-254, ARP4754A/ARP4761, ADS-33E-PRF desde el primer módulo.
- Laboratorios acreditables (EN ISO/IEC 17025) con banco de rotor, EMC/Lightning pre-compliance, HIL/SIL, vibraciones/acústica.
- TFM orientado a evidencia: safety case, test plan, compliance dossier y límites operativos.
- Mentorado por industria: docentes con trayectoria en rotorcraft, tiltrotor, eVTOL/UAM y flight test.
- Modalidad flexible (híbrido/online), cohortes internacionales y soporte de SEIUM Career Services.
- Ética y seguridad: enfoque safety-by-design, ciber-OT, DIH y cumplimiento como pilares.
1.1 Introducción a los Depósitos HPC: Conceptos Clave
1.2 Arquitectura y Diseño de Depósitos HPC: Componentes Esenciales
1.3 Planificación de la Capacidad y Escalabilidad de los Depósitos
1.4 Estrategias de Gestión de Datos en Entornos HPC
1.5 Monitoreo y Optimización del Rendimiento del Depósito
1.6 Seguridad y Protección de Datos en Depósitos HPC
1.7 Herramientas y Tecnologías para el Diseño de Depósitos
1.8 Gestión de la Energía y Refrigeración en HPC
1.9 Evaluación de Costos y Presupuesto de un Depósito
1.10 Estudio de Casos: Diseño y Gestión de Depósitos HPC Exitosos
2.2 Fundamentos de Simulación HPC: Principios y Herramientas
2.2 Modelado de Picos de Demanda en Depósitos HPC
2.3 Simulación de Cargas Variables y Picos de Tráfico
2.4 Diseño de Experimentos y Análisis de Sensibilidad en HPC
2.5 Optimización del Hardware para Manejar Picos
2.6 Estrategias de Escalado y Elasticidad en Entornos HPC
2.7 Monitoreo y Diagnóstico de Rendimiento durante Picos
2.8 Gestión de Recursos y Priorización de Tareas en HPC
2.9 Simulación de Fallos y Recuperación ante Picos
2.20 Estudio de Casos: Implementación de Soluciones para Picos en Depósitos HPC
3.3 Introducción a los Depósitos HPC y su Importancia
3.2 Principios del Diseño de Depósitos HPC para Alto Rendimiento
3.3 Componentes Clave y su Impacto en el Rendimiento
3.4 Estrategias de Gestión de Recursos en Depósitos HPC
3.5 Monitoreo y Optimización del Rendimiento en Tiempo Real
3.6 Herramientas y Tecnologías para el Diseño y Gestión
3.7 Análisis de Cuellos de Botella y Soluciones
3.8 Casos de Estudio: Mejores Prácticas en Diseño
3.9 Métricas de Rendimiento y KPIs Clave
3.30 Tendencias Futuras en el Diseño de Depósitos HPC
4.4 Introducción a la Optimización de Depósitos HPC
4.2 Principios de Gestión de Picos en HPC
4.3 Análisis de Rendimiento y Cuellos de Botella en Depósitos HPC
4.4 Técnicas de Optimización de Almacenamiento y Acceso a Datos
4.5 Estrategias de Planificación y Programación de Tareas en HPC
4.6 Herramientas de Monitoreo y Diagnóstico de Rendimiento
4.7 Ajuste Fino de Configuración para Maximizar el Rendimiento
4.8 Diseño de Experimentos y Metodología para la Optimización
4.9 Análisis de Escalabilidad y Rendimiento en Diferentes Escenarios
4.40 Estudios de Caso y Mejores Prácticas en la Optimización HPC
5.5 Fundamentos de la Optimización HPC: Introducción y Conceptos Clave
5.5 Diseño de Almacenamiento HPC: Consideraciones para Picos de Rendimiento
5.3 Estrategias de Gestión de Recursos para Picos de Carga en HPC
5.4 Optimización del Rendimiento: Herramientas y Técnicas para Depósitos HPC
5.5 Monitoreo y Análisis de Desempeño en Entornos HPC: Identificación de Cuellos de Botella
5.6 Escalabilidad y Ajuste Fino para Picos de Tráfico en Depósitos HPC
5.7 Automatización y Scripting para la Gestión Eficiente de Picos
5.8 Seguridad y Protección de Datos durante Picos de Rendimiento
5.9 Estudio de Casos: Mejores Prácticas en la Optimización y Gestión HPC
5.50 Tendencias Futuras: Avances en la Optimización del Rendimiento en HPC
6.6 Conceptos Clave: Introducción al Diseño de Depósitos HPC de Alto Rendimiento.
6.2 Planificación Estratégica: Determinación de Capacidades y Requisitos de Picos.
6.3 Modelado de Carga: Simulación de Picos de Demanda y Diseño de Escenarios.
6.4 Diseño del Depósito: Selección de Materiales y Configuración para Picos.
6.5 Gestión de Recursos: Optimización del Uso de Hardware y Software.
6.6 Monitoreo y Control: Implementación de Sistemas de Supervisión del Rendimiento.
6.7 Escalabilidad y Flexibilidad: Diseño para Adaptación a Futuras Demandas.
6.8 Análisis de Riesgos: Identificación y Mitigación de Cuellos de Botella.
6.9 Optimización Continua: Estrategias de Mejora del Rendimiento a Largo Plazo.
6.60 Estudios de Caso: Ejemplos Prácticos de Diseño y Gestión de Picos Exitosos.
7.7 Fundamentos de la Optimización HPC: Conceptos Clave
7.2 Diseño de Arquitecturas HPC para Máximo Rendimiento
7.3 Herramientas de Monitoreo y Análisis de Rendimiento HPC
7.4 Estrategias de Optimización de Código HPC
7.7 Gestión de Cargas de Trabajo y Planificación en Entornos HPC
7.6 Optimización de Almacenamiento y Acceso a Datos en HPC
7.7 Ajuste Fino de Parámetros y Configuración del Sistema HPC
7.8 Técnicas de Paralelización y Optimización de Algoritmos
7.9 Simulación y Modelado de Picos de Rendimiento en HPC
7.70 Escalabilidad y Adaptación en Sistemas HPC
8.8 Introducción al Diseño HPC: Componentes y Arquitectura
8.8 Fundamentos de la Gestión de Cargas en Entornos HPC
8.3 Planificación y Escalado de Recursos para Depósitos
8.4 Monitoreo y Optimización de Cargas Inicial
8.5 Herramientas y Técnicas de Diseño para HPC
8.6 Estudios de Caso: Diseño de Depósitos HPC
8.8 Introducción a la Simulación en Depósitos HPC
8.8 Modelado de Picos de Carga: Métodos y Técnicas
8.3 Herramientas de Simulación: Análisis y Configuración
8.4 Validación y Verificación de Modelos de Simulación
8.5 Análisis de Resultados: Interpretación de Picos Simulados
8.6 Estudios de Caso: Simulación de Picos en Depósitos
3.8 Principios de Optimización Avanzada en HPC
3.8 Técnicas de Diseño y Optimización de Código Paralelo
3.3 Optimización de Algoritmos para HPC
3.4 Tuning de Rendimiento en Entornos HPC
3.5 Optimización de Hardware: Selección y Configuración
3.6 Estudios de Caso: Optimización Avanzada en Depósitos
4.8 Estrategias para la Gestión de Picos en HPC
4.8 Planificación de Recursos para la Mitigación de Picos
4.3 Monitoreo y Control de Cargas en Tiempo Real
4.4 Políticas de Priorización y Programación de Tareas
4.5 Herramientas de Gestión de Picos y Análisis
4.6 Estudios de Caso: Gestión y Optimización de Picos
5.8 Métricas Clave para la Evaluación del Rendimiento
5.8 Optimización del Rendimiento en el Diseño HPC
5.3 Gestión de Picos y su Impacto en el Rendimiento
5.4 Herramientas de Monitoreo y Análisis del Rendimiento
5.5 Estrategias para la Mejora Continua del Rendimiento
5.6 Estudios de Caso: Rendimiento y Picos en Depósitos
6.8 Diseño Centrado en el Rendimiento: Principios Clave
6.8 Arquitectura y Configuración para Maximizar el Rendimiento
6.3 Optimización de la Capacidad de Procesamiento
6.4 Estrategias para Minimizar el Tiempo de Ejecución
6.5 Diseño de Flujos de Trabajo Eficientes
6.6 Estudios de Caso: Maximizando el Rendimiento en Diseño HPC
7.8 Diseño Estratégico de Depósitos HPC
7.8 Planificación de la Capacidad y Escalabilidad
7.3 Estrategias de Mitigación de Riesgos en el Diseño
7.4 Gestión de la Complejidad en Entornos HPC
7.5 Consideraciones de Costo y Eficiencia
7.6 Estudios de Caso: Diseño Estratégico y Picos
8.8 Introducción al Modelado de Depósitos HPC
8.8 Técnicas de Modelado de Picos de Carga
8.3 Herramientas de Modelado y Simulación
8.4 Análisis de Resultados y Toma de Decisiones
8.5 Estrategias para la Optimización del Modelo
8.6 Estudios de Caso: Modelado y Gestión de Picos
9.9 Introducción a la arquitectura de depósitos HPC
9.9 Componentes clave de los depósitos HPC
9.3 Diseño de sistemas de almacenamiento y red
9.4 Consideraciones de escalabilidad y rendimiento
9.5 Planificación de la capacidad y requisitos de infraestructura
9.6 Selección de hardware y software para depósitos HPC
9.7 Configuración y gestión de depósitos HPC
9.8 Mejores prácticas en el diseño de depósitos HPC
9.9 Introducción a la simulación de picos de rendimiento en HPC
9.9 Herramientas y técnicas de simulación
9.3 Modelado de cargas de trabajo
9.4 Análisis de cuellos de botella
9.5 Optimización de la configuración del depósito
9.6 Simulación de escenarios de alta demanda
9.7 Interpretación y análisis de resultados
9.8 Validación de la simulación y ajustes
3.9 Principios de optimización en depósitos HPC
3.9 Estrategias de optimización de hardware
3.3 Optimización de software y algoritmos
3.4 Técnicas de ajuste fino del rendimiento
3.5 Optimización de la gestión de datos y almacenamiento
3.6 Herramientas de monitoreo y análisis del rendimiento
3.7 Diseño de experimentos para la optimización
3.8 Casos de estudio de optimización de depósitos HPC
4.9 Gestión de picos de carga en depósitos HPC
4.9 Monitoreo y análisis del rendimiento en tiempo real
4.3 Estrategias de escalado y elasticidad
4.4 Gestión de colas y priorización de tareas
4.5 Implementación de políticas de gestión de recursos
4.6 Herramientas de automatización y orquestación
4.7 Recuperación ante fallos y gestión de desastres
4.8 Mejores prácticas en la gestión de picos
5.9 Metodología para evaluar el rendimiento de depósitos HPC
5.9 Medición y análisis de métricas de rendimiento
5.3 Identificación de cuellos de botella y áreas de mejora
5.4 Optimización de hardware y software para el rendimiento
5.5 Estrategias para mejorar la eficiencia energética
5.6 Diseño de experimentos para la optimización del rendimiento
5.7 Análisis de resultados y generación de informes
5.8 Casos de estudio de optimización del rendimiento
6.9 Principios para maximizar el rendimiento en depósitos HPC
6.9 Diseño de sistemas de almacenamiento de alto rendimiento
6.3 Optimización de la red y la interconexión
6.4 Técnicas de paralelización y programación de aplicaciones
6.5 Gestión eficiente de datos y almacenamiento
6.6 Estrategias de monitoreo y ajuste del rendimiento
6.7 Implementación de políticas de gestión de recursos
6.8 Casos de estudio sobre la maximización del rendimiento
7.9 Diseño de estrategias de optimización para depósitos HPC
7.9 Planificación de la capacidad y gestión de la demanda
7.3 Estrategias de escalado y gestión de recursos
7.4 Diseño de políticas de gestión de colas y priorización
7.5 Automatización y orquestación de la infraestructura
7.6 Implementación de sistemas de monitoreo y alerta
7.7 Evaluación del rendimiento y generación de informes
7.8 Análisis de riesgos y planes de contingencia
8.9 Introducción al modelado de picos de carga en HPC
8.9 Técnicas de modelado de tráfico y demanda
8.3 Modelado de la infraestructura del depósito
8.4 Simulación de escenarios de carga variable
8.5 Análisis de resultados y predicción del rendimiento
8.6 Optimización del diseño y la configuración del depósito
8.7 Validación del modelo y ajuste fino
8.8 Casos de estudio y aplicaciones prácticas
1.1 Diseño y Gestión de Depots HPC: Introducción y Conceptos Clave
1.2 Planificación y Diseño de la Arquitectura de los Depósitos
1.3 Hardware y Software para Depots HPC
1.4 Optimización del Almacenamiento y Recuperación de Datos
1.5 Monitorización y Gestión del Rendimiento
1.6 Seguridad y Protección de Datos en Depots HPC
1.7 Escalabilidad y Adaptabilidad de los Depots
1.8 Casos de Estudio: Implementación de Depots HPC
2.1 Modelado de Picos de Rendimiento en Depósitos HPC
2.2 Simulación de Cargas de Trabajo y Análisis de Cuellos de Botella
2.3 Herramientas y Técnicas de Simulación
2.4 Análisis del Impacto de los Picos en el Rendimiento General
2.5 Diseño de Estrategias de Mitigación de Picos
2.6 Implementación y Pruebas de las Estrategias
2.7 Optimización del Diseño Basada en la Simulación
2.8 Evaluación de la Eficacia de las Estrategias
3.1 Diseño Avanzado de Depósitos HPC para Picos de Rendimiento
3.2 Arquitecturas Especializadas para Manejo de Picos
3.3 Optimización de la Red de Interconexión
3.4 Implementación de Tecnologías de Almacenamiento de Alto Rendimiento
3.5 Técnicas de Balanceo de Carga y Distribución de Datos
3.6 Optimización del Software y Firmware
3.7 Casos de Estudio de Diseño Avanzado
3.8 Evaluación del Rendimiento y Escalabilidad
4.1 Estrategias de Optimización para Depósitos HPC
4.2 Herramientas y Métricas para la Monitorización del Rendimiento
4.3 Ajustes y Afinación del Sistema
4.4 Optimización de la E/S de Disco
4.5 Optimización de la Memoria y el Uso de la CPU
4.6 Gestión de la Caché y Datos en Memoria
4.7 Optimización del Rendimiento de las Aplicaciones
4.8 Casos Prácticos de Optimización
5.1 Mejora Continua del Rendimiento en Depósitos HPC
5.2 Identificación de Cuellos de Botella en el Sistema
5.3 Optimización del Código y la Configuración
5.4 Implementación de Soluciones de Almacenamiento Híbrido
5.5 Gestión Dinámica de Recursos
5.6 Técnicas de Virtualización y Contenerización
5.7 Análisis de Tendencias y Predicción del Rendimiento
5.8 Estrategias de Mantenimiento Preventivo
6.1 Diseño de Depósitos HPC Maximizando el Rendimiento
6.2 Selección de Hardware y Software Adecuado
6.3 Diseño de la Arquitectura del Sistema
6.4 Implementación de Estrategias de Priorización y Calidad de Servicio (QoS)
6.5 Optimización del Rendimiento por Aplicación
6.6 Gestión de la Energía y el Enfriamiento
6.7 Pruebas y Validación del Diseño
6.8 Escalabilidad y Adaptación a las Necesidades Futuras
7.1 Diseño Estratégico de Depósitos HPC
7.2 Definición de Objetivos y Requisitos del Sistema
7.3 Selección de Tecnologías y Proveedores
7.4 Diseño de la Arquitectura de Alto Nivel
7.5 Implementación de Estrategias de Recuperación ante Desastres
7.6 Gestión del Ciclo de Vida del Sistema
7.7 Planificación de la Capacidad y Escalabilidad
7.8 Casos de Estudio y Mejores Prácticas
8.1 Modelado y Gestión de Picos en Depósitos HPC
8.2 Modelado de Cargas de Trabajo y Comportamiento
8.3 Análisis de Datos Históricos y Predicción
8.4 Diseño e Implementación de un Plan de Gestión
8.5 Estrategias de Escalado Dinámico
8.6 Monitorización y Alertas en Tiempo Real
8.7 Automatización de las Tareas de Gestión
8.8 Informes de Rendimiento y Optimización Continua
- Metodología hands-on: test-before-you-trust, design reviews, failure analysis, compliance evidence.
- Software (según licencias/partners): MATLAB/Simulink, Python (NumPy/SciPy), OpenVSP, SU2/OpenFOAM, Nastran/Abaqus, AMESim/Modelica, herramientas de acústica, toolchains de planificación DO-178C.
- Laboratorios SEIUM: banco de rotor a escala, vibraciones/acústica, EMC/Lightning pre-compliance, HIL/SIL para AFCS, adquisición de datos con strain gauging.
- Estándares y cumplimiento: EN 9100, 17025, ISO 27001, GDPR.
Proyectos tipo capstones
Admisiones, tasas y becas
- Perfil: Formación en Ingeniería Informática, Matemáticas, Estadística o campos relacionados; experiencia práctica en NLP y sistemas de recuperación de información valorada.
- Documentación: CV actualizado, expediente académico, SOP/ensayo de propósito, ejemplos de proyectos o código (opcional).
- Proceso: solicitud → evaluación técnica de perfil y experiencia → entrevista técnica → revisión de casos prácticos → decisión final → matrícula.
- Tasas:
- Pago único: 10% de descuento.
- Pago en 3 plazos: sin comisiones; 30% a la inscripción + 2 pagos mensuales iguales del 35% restante.
- Pago mensual: disponible con comisión del 7% sobre el total; revisión anual.
- Becas: por mérito académico, situación económica y fomento de la inclusión; convenios con empresas del sector para becas parciales o totales.
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